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对RBF神经网络进行了分析，建立了RBF神经网络模型，并对此模型进行了改进，使其具有更好的预测性能．把一类非线性较强的时间序列（万科A股2009年6月份股票价格）利用该模型进行了非线性逼近．用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真．实验结果表明：利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的，其预测精度高于改进前的预测精度，改进方法有效．